OpenAI anunciou a 26 de outubro descobertas científicas obtidas graças aos seus modelos de inteligência artificial, em matemática, informática e física. Mas a forma como a empresa verifica e comunica estes resultados suscita as críticas de vários investigadores.
Três resultados em três disciplinas
O primeiro diz respeito à conjectura do alisamento local, proposta pelo matemático Christopher Sogge em 1991. Ela afirma que a concentração mais extrema das ondas só pode ser de curta duração. A OpenAI garante que os seus modelos conseguiram prová-la graças a «uma equação auxiliar de derivadas parciais inédita», sem detalhar mais a sua abordagem. A empresa sublinha que esta conjectura implica outras, incluindo a conjectura de Kaleya, que consiste em rodar uma agulha colocada sobre uma mesa para que aponte em todas as direções percorrendo a menor superfície possível. Hong Wang e Joshua Zahl tinham encontrado uma solução em 2025, mas apenas para a sua versão tridimensional. A OpenAI afirma, portanto, ter também resolvido a conjectura de Kaleya.
Em informática, a empresa afirma que os seus modelos provaram que uma hipótese amplamente difundida é falsa: a do tempo exponencial (ETH), segundo a qual certos problemas seriam extremamente longos de resolver à medida que o número de variáveis aumenta. Está relacionada com o problema P=NP, que procura saber se um problema cuja solução pode ser facilmente verificada também pode ser facilmente resolvido. Ryan Williams, informático e professor no MIT, explicou à Techcrunch: «Parece, portanto, bom demais para ser verdade». Segundo a OpenAI, ele próprio refutou várias versões da ETH, e fará parte dos especialistas que verificarão os seus trabalhos. A 27 de outubro, a Anthropic anunciou que os seus modelos também tinham refutado esta hipótese, desenvolvendo algoritmos capazes de resolver problemas complexos num tempo «subexponencial».
Em física, a OpenAI certifica que os seus modelos produziram «uma prova de existência matematicamente rigorosa» da cromodinâmica quântica, teoria que descreve a interação forte entre partículas como os quarks e os gluões. O resultado diz respeito também a uma extensão unificada do modelo padrão da física de partículas, que abrange três das quatro forças fundamentais, com exceção da gravidade. A empresa indica também ter provado a existência da teoria de Yang-Mills.
Uma publicação contestada
A OpenAI escolheu três modos de publicação. Em matemática, partilhou o resultado e deixou aos investigadores a tarefa de explicarem os seus trabalhos. Para a matemática e a informática, publicou uma prova em Lean, linguagem de programação que permite verificar informaticamente demonstrações matemáticas. Para a física, a publicação foi adiada. «Tendo em conta a extensão e a complexidade dos trabalhos, adiámos a sua publicação até à conclusão da formalização em Lean. Concluímos a formalização da existência da teoria de Yang-Mills a 16 de outubro de 2026», justificou a empresa.
O coletivo AGMAI, composto por matemáticos que aconselha empresas de IA sobre a difusão de resultados, não ficou convencido. Apela à OpenAI para tornar públicos sem demora os resultados em linguagem natural e em Lean. Recorda que a teoria de Yang-Mills faz parte dos Problemas do Prémio do Milénio colocados pelo Instituto de Matemática Clay em 2000. «Não há, portanto, mais nenhuma razão científica para adiar a publicação», sublinha o grupo.
Um acesso considerado desigual
Vários investigadores criticam também a OpenAI por ter limitado o acesso aos seus resultados a alguns especialistas selecionados, encarregados de verificar e supervisionar os seus trabalhos para cada descoberta. «É absurdo que apenas alguns cientistas eminentes possam consultá-los numa primeira fase», declarou Constantin Kogler, investigador no Institute for Advanced Study, ao The Verge. Andreas Karch, professor de física na Universidade do Texas, considera por seu lado que «os grandes laboratórios já têm poder suficiente». O AGMAI já tinha desaconselhado esta abordagem na véspera do anúncio, estimando que outros matemáticos «podem ser dissuadidos de trabalhar nisso».
